Мнение

Будет ли кодирование бесполезным после того, как искусственный интеллект сможет писать безупречный код?

Человеческое кодирование выживет, но работа, которую мы выполняем как программисты и специалисты по обработке данных, может измениться

Заявление об ограничении ответственности: это мнение. Я хотел бы услышать ваши мысли в комментариях.

Вместо того, чтобы спрашивать, сделает ли GPT-3 кодировщики устаревшими.

Предположим, что в какой-то момент ИИ может писать безупречный код.

Будет ли еще место для написания кода людьми? да.

Кодирование - самый эффективный способ общения с ИИ

Код разработан так, чтобы быть максимально подробным и однозначным.

Хотя большинство языков программирования считаются темным искусством для тех, кто не занимается разработкой, они более лаконичны, чем разговорные языки.

Я повторю это еще раз. Для написания логики приложения на английском языке потребуется больше слов, чем для написания на Ruby или Python.

По этой причине указывать ИИ, что нужно создавать (при навигации по граничным случаям и знаниям предметной области), может оказаться труднее, чем написание кода.

Например. Простая команда помощнику ИИ «Купи мне туалетную бумагу» содержит множество предположений. Они могут быть истолкованы ужасно неверно, если не закодированы заранее как ограничения. Насколько важна цена? Мягкость? Дата доставки? Количество?

Кодирование заставляет умного разработчика учитывать это.

Таким образом, хотя кодирование может стать даже более высоким уровнем, чем сейчас, это может быть наиболее эффективным способом общения с ИИ.

Код, написанный AI, необходимо будет протестировать (с кодом)

Учитывая, что ИИ может писать код, относящийся к чему угодно, пространство вывода потенциально бесконечно.

Таким образом, хотя вы можете контролировать беспилотный автомобиль на 100 миллионов миль, чтобы убедиться в его безопасности, вы не можете писать тесты, охватывающие бесконечное пространство и количество доменов.

Это оставляет нам необходимость тестировать код, выводимый AI, а не сам механизм кодирования.

Поскольку к этому следует подходить логично и допускать повторное тестирование по мере изменения приложений, имеет смысл писать тесты в коде (по крайней мере, в начале карьеры разработчиков ИИ).

Хотя в будущем я смогу визуализировать еще один уровень ИИ, который помогает в написании тестов вместе с экспертом в человеческой области.

AI-кодеры могут быть нерентабельными

OpenAI назвал непомерно высокую стоимость причиной того, что они предложили GPT-3 как API, а не как пакет с открытым исходным кодом.

Мы надеемся, что этот API сделает мощные системы искусственного интеллекта более доступными для малых предприятий и организаций.
- OpenAi

Учитывая это, я не ожидаю, что в ближайшее время увижу на AWS услугу стоимостью 20 долларов в час. Люди будут писать код, пока цена не упадет.

В настоящий момент мы действительно не знаем, какова цена, только то, что OpenAI получил около 1 миллиарда долларов финансирования.

И хотя для крупных разработчиков может иметь смысл автоматизировать написание повторяющегося кода (даже с высокой стоимостью), инженеры-программисты в стартапах делают гораздо больше, чем просто пишут код.

Ежедневные занятия включают:

  • написание и просмотр билетов и кода
  • обсуждение пользовательского опыта
  • собеседование с потенциальными сотрудниками
  • обсуждение ограничений на гипотетические функции…

Таким образом, универсальный набор навыков инженера-программиста может сделать его более выгодным по сравнению с ИИ, который умеет только кодировать.

Тем не менее, также возможно, что разработчики станут менеджерами по продуктам, используя свои технические / продуктовые навыки, помогая управлять ИИ, которые пишут код.

Мы не можем доверять ИИ критически важные системы

Мы доверяем ИИ создавать статические страницы Wordpress и приложения «еще одно приложение для социальных сетей», но будем ли мы доверять ему в написании кода для военных?

В чем обратная сторона взлома ИИ или написания ошибочного кода?

Написать безупречный код в рамках одной функции легко. Во всем приложении это намного сложнее. Но когда дело доходит до уровня инфраструктуры, дело уже не в правильном и неправильном, а в финансовых / деловых ограничениях и желаниях.

Мы можем представить, что в ситуациях многоуровневой сложности, необходимого понимания внешнего мира или существенного недостатка, мы можем не захотеть писать код ИИ.

Самостоятельно создавать технологии - это радость

Да здравствует энтузиаст программирования.

Это анекдотично, но я стал разработчиком, потому что это единственная работа, которую я выполнял бы бесплатно, если бы это не было моей основной работой.

Есть подгруппа людей, которым нравится создавать код для собственного удовольствия. Вот почему люди строят AI-помощника на RaspberryPi за 100 долларов, когда они могут просто купить Amazon Echo за 50 долларов.

Люди по своей природе мастера и получают удовольствие от изготовления вещей. Это не будет большой группой, но я надеюсь, что она продолжит свое существование.

Глубокий опыт и знание основ - предпосылки к инновациям

Людям необходимо продолжать программировать, если они надеются продолжать вводить новшества в космос.

ИИ отлично умеет копировать то, что было сделано. Но не в сочетании существующих концепций новыми способами для создания чего-то нового. Мы не говорим здесь о том, чтобы нарисовать лучшую картину, а о разработке нового вида искусства или нового протокола передачи данных.

Так возникла большая часть наших современных технологий. От экспертов и мечтателей, разочарованных существующим положением вещей и хорошо знающих свои инструменты.

В разработке программного обеспечения GraphQL был изобретен, чтобы справиться с ограничениями существующего REST. Первый упрощает разработку интерфейса, но не требует сборки.

Научится ли ИИ изобретать или просто будет более эффективно выполнять существующие действия?

Заключение

Этот пост был мысленным экспериментом и основан на моем опыте разработки программного обеспечения, машинного обучения и стартапов.

Может показаться, что я противник ИИ, но это не так. Напротив, искусственный интеллект, который умеет программировать, станет для малых предпринимателей самой большой возможностью в истории цивилизации, потому что он позволит им сосредоточиться на проблемах, а не на технологиях.

Тем не менее, мы еще не подошли к этому моменту. Несмотря на разжигание страха, мы далеки от появления роботов. Так что, пока вы должны повышать свои навыки, я бы не стал терять сон из-за GPT-3, когда вы занимаетесь кодированием.